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2016-07-29
六变量的模型,AB型SVAR,B约束成单位对角矩阵。是按照k(k-1)/2=15个约束条件设置的矩阵。对A矩阵做了下面的约束,已经满足识别要求:
1         NA        NA         NA         0        0
0        1          NA         NA         NA      NA
0        NA        1           0             0        0
0           0       NA        1            NA      NA
0           0         0          0          1         NA
0           0         0         0            NA       1


B矩阵:
NA         0        0        0        0        0
0        NA         0        0        0        0
0        0        NA         0        0        0
0        0        0        NA         0        0
0        0        0        0        NA         0
0        0        0        0        0        NA

但是估计时会提示:
Hessian of Structural VAR likelihood is singular at starting values. Reset starting values or respecify restrictions to ensure that the model is locally identified. 。。。。

看了论坛里其他解决办法,都是让增加估计参数,但是只有设置成下三角矩阵的时候,才能估计,但是系数都是0.1,没有经济意义。希望大家给出意见,谢谢
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2018-10-26 15:53:27
请问楼主最后解决了没?我也遇到了这个问题。
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2020-2-16 14:29:25
我也是啊,都是0.1,什么情况?
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2021-9-8 20:05:30
请问各位这个问题解决了么?我也遇到了同样的问题
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2022-12-30 14:20:41
矩阵这样设置,你应该是假定有几个变量会互相影响,所以在这两个变量对应的上三角和下三角处都设置了NA,对吧?

但是这样会解不出来:

例如
A1=m*A2
A2=n*A1
那么
A1=mn*A1 → mn=1,即m、n互为倒数,那么m和n就有无数个解。

又如,系数都为1的时候(换个系数也是一样的道理)c、d是可以互相影响的变量
c=a+b+d
d=a+b+c,代入上式
则c=a+b+a+b+c , 那么 a+b+a+b=0  那么系数系数可以是任何值。

所以,
1         NA        NA         NA         0        0
0         1          NA*        NA         NA      NA
0         NA*       1           0             0        0
0           0        NA          1           NA      NA
0           0         0           0            1        NA*
0           0         0           0          NA*       1

带*的的地方不能同时为NA

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2022-12-31 10:42:38
ChaseTheSun 发表于 2022-12-30 14:20
矩阵这样设置,你应该是假定有几个变量会互相影响,所以在这两个变量对应的上三角和下三角处都设置了NA,对 ...
我昨天说的可能有误,更正一下。。。今天看了高铁梅老师的书,她是这么说的:

              在Eviews用文本形式表示短期约束……可以不必是下三角矩阵……

也就是说你想表达的这种形式的约束,要在Eviews用文本形式表达出来
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